@repo_science · Post #3537 · 25.08.2023 г., 02:31
#database#SQL#NoSQL#book 📚 SQL and NoSQL Interview Questions (2023) 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #241 · 5 мај
Можно ли в Python создавать бинарные файлы? Конечно можно. Для этого в Python есть следующие инструменты: ▫️ тип данных bytes и bytearray ▫️ открытие файла в режиме wb (write binary) или rb (read binary) ▫️ модуль struct Про модуль struct поговорим в первую очередь. Файл в формате JSON или Yaml внутри себя содержит разметку данных. Всегда можно определить где список начался а где закончился. Где записана строка а где словарь. То есть формат записи данных содержит в себе элементы разметки данных. В binary-файле данные не имеют визуальной разметки. Это просто байты, записанные один за другим. Правила записи и чтения находятся вне файла. Модуль struct как раз и помогает с организацией данных в таком файле с помощью определения форматов записи для разных частей файла. Модуль struct преобразует Python-объекты в массив байт, готовый к записи в файл и имеющий определённый вид. Для этого всегда следует указывать формат преобразования (или, как оно здесь называется - запаковки). Формат нужен для того, чтобы выделить достаточное количество байт для записи конкретного типа объекта. В последствии с помощью того же формата будет производиться чтение. При этом следует помнить что мы говорим о типах языка С а не Python. Именно формат определяет, что записано в конкретном месте файла, число, строка или что-то еще. Вот какие токены формата у нас есть. Помимо этого, первым символом можно указать порядок байтов. На разных системах одни и те же типы данных могут записываться по-разному, поэтому желательно указать конкретный способ из доступных. Если этого не сделать, то используется символ '@', то есть нативный для текущей системы. В строке формата мы пишем в каком порядке и какие типы собираемся преобразовать в байты. Запакуем в байты простое число, токен "i". >>> import struct >>> struct.pack('=i', 10) b'\n\x00\x00\x00' Теперь несколько float, при этом нужно передавать элементы не массивом а последовательностью аргументов. >>> struct.pack('=fff', 1.0, 2.5, 4.1) b'\x00\x00\x80?\x00\x00 @33\x83@' Вместо нескольких токенов можно просто указать нужное количество элементов перед одним токеном, результат будет тот же. >>> struct.pack('=3f', 1.0, 2.5, 4.1) b'\x00\x00\x80?\x00\x00 @33\x83@' Теперь запакуем разные типы >>> data = struct.pack('=fiQ', 1.0, 4, 100500) я запаковал типы float, int и unsigned long long (очень большой int, на 8 байт) b'\x00\x00\x80?\x04\x00\x00...' Распаковка происходит аналогично, но нужно указать тот же формат, который использовался при запаковке. Результат возвращается всегда в виде кортежа. >>> struct.unpack('=fiQ', data) (1.0, 4, 100500) Как видите, ничего страшного! #lib#basic
Пребарај: #nosql
@repo_science · Post #3537 · 25.08.2023 г., 02:31
#database#SQL#NoSQL#book 📚 SQL and NoSQL Interview Questions (2023) 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@datasciencejobs · Post #3066 · 09.12.2025 г., 09:03
#вакансия#dataengineer#remote#fulltime#Python#NoSQL Вакансия: Data Engineer/Backend-разработчик (Middle) Компания: АО «Антиплагиат» Формат работы: удалёнка Занятость: полная занятость Вилка: 255 000 (+/-) gross оклад + годовой бонус Работа в EdTech компании, в команде инженеров данных. Ищем Data Engineer/Python dev (Middle), умеющего организовывать автоматизированный сбор данных из различных источников (интернет, API клиентов), а также контролировать качество получаемых данных. В работе нужно писать краулеры сайтов, разрабатывать службы для получения данных из клиентских API; 80% задач с данными и 20% на разработку. Ожидания от кандидата: 📌2+ года коммерческого опыта работы с Python. 📌Уверенное знание Python 📌Умение обернуть написанный код в Docker-контейнер 📌Опыт работы с SQL/NoSQL БД 📌Опыт использования Linux. Применяем Debian/Ubuntu Что предлагает компания? 🔅Аккредитованная IT- компания и дружный коллектив, объединенный в профессиональный комьюнити 🔅Удаленный формат работы 🔅Конкурентная заработная плата (оклад+ годовой бонус) 🔅Ежегодный Performance Review 🔅Обучение, посещение конференций и курсов 🔅ДМС со стоматологией 🔅Скидки и партнёрские программы Со мной можно связаться: @UmraSvet +7 910 457-77-75
@djangoproject · Post #285 · 02.04.2017 г., 18:45
https://realpython.com/blog/python/introduction-to-mongodb-and-python/#.WMfv6BURLc4.linkedin #Python is a powerful programming language used for many different types of applications within the development community. Many know it as a flexible language that can handle just about any #task. So, what if our complex Python application needs a #database that’s just as flexible as the language itself? This is where #NoSQL, and specifically #MongoDB, come in to play.
@datasciencejobs · Post #2445 · 23.11.2024 г., 12:27
#вакансия#dataengineer#backend#sql#nosql#clouds#docker 🔥Data Engineer/Backend-разработчик Компания Антиплагиат — разработчик решений в области анализа текстов, изображений и поиска заимствований в крупных коллекциях документов и сети Интернет ищет к себе в команду Data Engineer/Backend-разработчика. Удаленно из РФ, СНГ Полная занятость Вилка ЗП от 180 000 – 270 000 на руки Оформление В ШТАТ компании по трудовой книжке. Что необходимо делать: -Писать краулеры сайтов Разрабатывать службы для получения данных из клиентских API -Писать сервисы для внутренних нужд команды -Поддерживать полноту и целостность текущих данных системы Мы ждем от кандидата: -Уверенное знание Python Опыт работы с большими данными -Умение обернуть написанный код в Docker-контейнер -Опыт работы с SQL/NoSQL БД -Опыт использования Linux. Применяем debian/ubuntu Плюсик в карму за: -Опыт планирования микросервисной/распределенной инфраструктуры -Опыт работы с облаками (AWS, Яндекс.Облако) -Знакомство с C# -Знакомство с классическими алгоритмами и структурами данных -Знание технологий из стека, указанного ниже С чем предстоит работать: -Библиотеки Python: scrapy, beautiful soup, pandas, -Взаимодействие с сервисами по протоколам: gRPC, REST, FTP, etc. -Обработка данных в форматах: xml/html, json, plain text, etc. -Инфраструктура: docker, mongodb, rabbitmq, postgresql, redis -Мониторинг: graphite, grafana, zabbix, ELK Мы предлагаем: -Работа в IT аккредитованной компании с развитой корпоративной культурой в дружелюбном и интеллигентном коллективе. -Формат удалённый. -Добровольное Медицинское Страхование. -Возможность профессионального и карьерного роста. -Заработная плата обсуждается индивидуально (оклад + годовая премия). -Ежегодный Performance Review. -Оформление согласно ТК РФ. -Дополнительные 4 дня отгула в год (Day Off). -Обучение английскому языку (компенсация стоимости). -Корпоративное/внешнее обучение, посещение конференций, курсов. Контакт: Светлана Иванова @UmraSvet [email protected]
@djangoproject · Post #373 · 05.07.2017 г., 06:39
https://realpython.com/blog/python/introduction-to-mongodb-and-python/#.WMfv6BURLc4.linkedin #SQL vs #NoSQL #MongoDB #PyMongo #MongoEngine Conclusion
@djangoproject · Post #576 · 02.03.2018 г., 12:52
https://www.obeythetestinggoat.com/pages/book.html#toc "Test-Driven Web Development with Python" aims to teach #TDD for web programming. It uses a concrete example — the development of a website, from scratch — to explain the TDD metholology and how it applies to building web applications. It covers the #Selenium browser-automation tool, #unit_testing, mocking, and interacting with Web technologies from the basics of static content, database integration, throught the inescapable JavaScript, and onto more advanced (and trendy) topics like #NoSQL, #websockets and Async programming.
@githubtrending · Post #14903 · 03.07.2025 г., 11:30
#cplusplus#compaction#database#distributed_database#kvstore#nosql#rocksdb ToplingDB is a faster and more advanced key-value database built on RocksDB, designed for better performance and flexibility. It supports easy configuration through JSON/YAML, has an embedded web server to monitor and change settings without restarting, and improves speed with features like faster transaction locks and concurrent IO. It also offers plugins for enhanced functions and cloud-native services like MySQL and Redis on ToplingDB. This means you get a powerful, efficient database that is easier to manage and scales well for large or distributed systems, saving you time and improving your application's speed and reliability. https://github.com/topling/toplingdb
@githubtrending · Post #14772 · 01.06.2025 г., 00:00
#cplusplus#cache#cpp#database#fibers#in_memory#in_memory_database#key_value#keydb#memcached#message_broker#multi_threading#nosql#redis#valkey#vector_search Dragonfly is a modern in-memory data store compatible with Redis and Memcached, offering up to 25 times higher throughput and better cache efficiency while using up to 80% fewer resources. It scales well with larger servers, supports many Redis commands, and features a unique, memory-efficient cache and fast snapshotting. Dragonfly provides low latency, high performance, and is easy to configure with familiar Redis options. Its design ensures atomic operations and efficient resource use, making it ideal for fast, cost-effective cloud applications needing real-time data access and high scalability. This means you get faster, more efficient caching and data handling with minimal changes to your existing setup[5][2][4]. https://github.com/dragonflydb/dragonfly
@repo_science · Post #3109 · 28.04.2023 г., 17:58
#datascientist#datascience#datasciencejobs#dataanalysis#data#dataanalyst#dataanalytics#dataanalystjobs#analytics#python#pythonprogramming#rprogramming#sql#excel#statistics#testing#softwaretesting#projects#projectmanagement#agile#computerscience#programming#webdevelopment#softwaredevelopment#roadmap#visualization#learningeveryday#learning#tutorials#learntocode#apache#powerbi#tableau#machinelearning#ml#ai#artficialintelligence#deeplearning#bigdata#bigdataanalytics#algorithms#mathematics#datastructures#kaggle#nlp#reinforcementlearning#sql#nosql#databases#mongodb ----- Canal principal:@repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@djangoproject · Post #298 · 17.04.2017 г., 07:42
#AI#Artificial_Intelligence #aiohttp #API #AWS #asyncio #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #button #client #concurrency #cron #Coroutine #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning #Debian #decorator #dispatch #django #dropdownbox #Docker #event #Firefox #form #freeze #functool #Generator #GeoDjango #Google #GPU #Gym #learn #Image_processing #intelligence #input #IOT #lambda #lists #machine_learning #Magenta #map #Metaprogramming #Micro_services #mind #monitoring #MongoDB #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #PyInstaller #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Redis #random #request #REST #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #Selenium #serialization #server #session #socket #sound #task #TensorFlow #text_boxes #text #test #telegram #Thread #transport #tuples #Universe #Unix #urllib #upload #Web
Hashtags
@djangoproject · Post #425 · 28.08.2017 г., 03:37
#AI#Artificial_Intelligence #aiohttp #AngularJS #API #AWS #asyncio #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #button #client #concurrency #Coroutine #cron #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning #Debian #decorator #dict #dispatch #django #django_cms #dropdownbox #Docker #event #Firefox #form #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #Gym #learn #Image_processing #intelligence #input #IOT #lambda #learn #lists #machine_learning #Magenta #map #Metaprogramming #Micro_services #mind #monitoring #MongoDB #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #React #Redis #random #request #REST #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #Selenium #serialization #server #socket #task #telegram #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #urllib #upload #Web
Hashtags
@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00
#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI
Hashtags